本课程教授临床自然语言处理（NLP）的基础知识。您还将学习文本处理的实用技术，以便从临床笔记中提取信息。 最后，您将有机会在实际应用中检验自己的技能，开发文本处理算法，从临床笔记中识别糖尿病并发症。您将使用我们的行业合作伙伴谷歌云为数据科学提供的免费在线计算环境完成这项工作。
临床自然语言处理
您将学到什么
认识并区分文本挖掘、文本处理和自然语言处理在复杂性和先进性方面的差异。
编写识别常见临床文本的基本正则表达式。
评估并选择可用于回答分析问题的注释部分。
编写 R 代码，在文本窗口中搜索其他关键字和短语，以回答分析问题。
要了解的详细信息
了解顶级公司的员工如何掌握热门技能
积累特定领域的专业知识
本课程是 临床数据科学 专项课程 专项课程的一部分
在注册此课程时，您还会同时注册此专项课程。
- 向行业专家学习新概念
- 获得对主题或工具的基础理解
- 通过实践项目培养工作相关技能
- 获得可共享的职业证书
该课程共有5个模块
本模块涵盖文本挖掘、文本处理和自然语言处理的基础知识。它还介绍了作为 NLP 工具基础的语言学基础。
涵盖的内容
7个视频4篇阅读材料1个作业
本模块将介绍正则表达式、文本处理方法以及如何在 R 中处理文本数据。
涵盖的内容
3个视频2篇阅读材料2个作业
本模块讨论了临床笔记的章节如何影响章节中文本的含义。编程作业提供了如何应用这些知识处理临床文本的实践机会。
涵盖的内容
4个视频2篇阅读材料2个作业
本模块讨论如何围绕感兴趣的关键字建立文本窗口，以了解关键字的使用背景和含义。编程作业提供了如何应用这一技术处理临床文本的实践机会。
涵盖的内容
1个视频2篇阅读材料2个作业
将课程中学到的工具和技术应用到实际案例中！
涵盖的内容
1个视频1次同伴评审
获得职业证书
将此证书添加到您的 LinkedIn 个人资料、简历或履历中。在社交媒体和绩效考核中分享。
位教师
授课教师评分
(5个评价)
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Felipe M.
自 2018开始学习的学生
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Jennifer J.
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学生评论
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VC
已于 May 21, 2020审阅
Excellent course. Well paced, well thoughtout and put together.
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¹ 本课程的部分作业采用 AI 评分。对于这些作业，将根据 Coursera 隐私声明使用您的数据。